#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
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# @Author: DengLibin 榆霖
# @Date: Create in 2022-03-04 15:00:00
# @Description: 正则表达式
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'module name'
__author__ = 'DengLibin'
#if __name__ == '__main__':

# 字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。

# 正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是不合法的。

# 所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：

# 创建一个匹配Email的正则表达式；

# 用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

# 因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，我们要首先了解如何用字符来描述字符。

# 在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用\d可以匹配一个数字，\w可以匹配一个字母或数字，所以：

# '00\d'可以匹配'007'，但无法匹配'00A'；

# '\d\d\d'可以匹配'010'；

# '\w\w\d'可以匹配'py3'；

# .可以匹配任意字符，所以：

# 'py.'可以匹配'pyc'、'pyo'、'py!'等等。
# 要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n-m个字符：

# 来看一个复杂的例子：\d{3}\s+\d{3,8}。

# 我们来从左到右解读一下：

# \d{3}表示匹配3个数字，例如'010'；

# \s可以匹配一个空格（也包括Tab等空白符），所以\s+表示至少有一个空格，例如匹配' '，' '等；

# \d{3,8}表示3-8个数字，例如'1234567'。

# 综合起来，上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。

# 如果要匹配'010-12345'这样的号码呢？由于'-'是特殊字符，在正则表达式中，要用'\'转义，所以，上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}。

# 但是，仍然无法匹配'010 - 12345'，因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。

# 进阶
# 要做更精确地匹配，可以用[]表示范围，比如：

# [0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线；

# [0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，比如'a100'，'0_Z'，'Py3000'等等；

# [a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的变量；

# [a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}更精确地限制了变量的长度是1-20个字符（前面1个字符+后面最多19个字符）。

# A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配'Python'或者'python'。

# ^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头。

# $表示行的结束，\d$表示必须以数字结束。

# 你可能注意到了，py也可以匹配'python'，但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配'py'了。

# re模块
# 有了准备知识，我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供re模块，包含所有正则表达式的功能。
# 由于Python的字符串本身也用\转义，所以要特别注意：

s = 'ABC\\-001' # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串变成：
# 'ABC\-001'

# 因此我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了：
s = r'ABC\-001' # Python的字符串


# 先看看如何判断正则表达式是否匹配：
import re

# findall 匹配所有符合正则的内容
print('-----------------------------------------findall-------------------------------')
lst = re.findall(r'\d+', '你的电话是10087,我的电话是10086')
print(lst)

print('-----------------------------------------finditer-------------------------------')
it = re.finditer(r'\d+', '你的电话是10087,我的电话是10086')
for i in it:
    print(i.group())

# search 找到一个就返回
print('-----------------------------------------search-------------------------------')
m = re.search(r'\d+', '你的电话是10087,我的电话是10086')
print(m.group())



print('-----------------------------------------match-------------------------------')
r = re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345') 
if r:
    print('OK')
    print(r.group())
else:
    print('FAILED')

# match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None

# 切分字符串
# 用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活，请看正常的切分代码：
print('a b   c'.split(' '))
# 嗯，无法识别连续的空格，用正则表达式试试：
print(re.split(r'\s+', 'a b   c'))

# 无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试：
print(re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c  d'))

# 再加入;试试：
print(re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c  d'))

# 分组
# 除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：

# ^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：

m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')
print(m.group(0))
print(m.group(1))
print(m.group(2))

# 如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

# 注意到group(0)永远是与整个正则表达式相匹配的字符串，group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。

# 提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子：
t = '19:05:30'
m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
print(m.groups())

# 编译
# 当我们在Python中使用正则表达式时，re模块内部会干两件事情：

# 编译正则表达式，如果正则表达式的字符串本身不合法，会报错；

# 用编译后的正则表达式去匹配字符串。

# 如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，我们可以预编译该正则表达式，接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了，直接匹配：

print("----------------------------compile----------------------------")
# 编译
re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
# 使用
print(re_telephone.match('010-12345').groups())
print(re_telephone.match('010-8086').groups())


print("---------------------------------指定分组名称----------------------------------------")
s = """
    <div class='jay'><span id='1'>宋江</span></div>
    <div class='jj'><span id='2'>李逵</span></div>
    <div class='sx'><span id='3'>吴用</span></div>
    <div class='jsys'><span id='4'>武松</span></div>
    <div class='tory'><span id='5'>晁盖</span></div>
"""
# re.S 让“.”能匹配换行符
obj = re.compile(r"<div class='.*?'><span id='(?P<id>\d+)'>(?P<name>.*?)</span></div>", re.S)
r = obj.finditer(s)
for i in r:
    # 按组名取数据
    print(i.group("id"), i.group("name"))



# 表达式全集
# 字符	描述
# \	将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如，“n”匹配字符“n”。“\n”匹配一个换行符。串行“\\”匹配“\”而“\(”则匹配“(”。
# ^	匹配输入字符串的开始位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性，^也匹配“\n”或“\r”之后的位置。
# $	匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp对象的Multiline属性，$也匹配“\n”或“\r”之前的位置。
# *	匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo*能匹配“z”以及“zoo”。*等价于{0,}。
# +	匹配前面的子表达式一次或多次。例如，“zo+”能匹配“zo”以及“zoo”，但不能匹配“z”。+等价于{1,}。
# ?	匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“do(es)?”可以匹配“does”或“does”中的“do”。?等价于{0,1}。
# {n}	n是一个非负整数。匹配确定的n次。例如，“o{2}”不能匹配“Bob”中的“o”，但是能匹配“food”中的两个o。
# {n,}	n是一个非负整数。至少匹配n次。例如，“o{2,}”不能匹配“Bob”中的“o”，但能匹配“foooood”中的所有o。“o{1,}”等价于“o+”。“o{0,}”则等价于“o*”。
# {n,m}	m和n均为非负整数，其中n<=m。最少匹配n次且最多匹配m次。例如，“o{1,3}”将匹配“fooooood”中的前三个o。“o{0,1}”等价于“o?”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。
# ?	当该字符紧跟在任何一个其他限制符（*,+,?，{n}，{n,}，{n,m}）后面时，匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串，而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。例如，对于字符串“oooo”，“o+?”将匹配单个“o”，而“o+”将匹配所有“o”。
# .	匹配除“\n”之外的任何单个字符。要匹配包括“\n”在内的任何字符，请使用像“(.|\n)”的模式。
# (pattern)	匹配pattern并获取这一匹配。所获取的匹配可以从产生的Matches集合得到，在VBScript中使用SubMatches集合，在JScript中则使用$0…$9属性。要匹配圆括号字符，请使用“\(”或“\)”。
# (?:pattern)	匹配pattern但不获取匹配结果，也就是说这是一个非获取匹配，不进行存储供以后使用。这在使用或字符“(|)”来组合一个模式的各个部分是很有用。例如“industr(?:y|ies)”就是一个比“industry|industries”更简略的表达式。
# (?=pattern)	正向肯定预查，在任何匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。例如，“Windows(?=95|98|NT|2000)”能匹配“Windows2000”中的“Windows”，但不能匹配“Windows3.1”中的“Windows”。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发生后，在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索，而不是从包含预查的字符之后开始。
# (?!pattern)	正向否定预查，在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。例如“Windows(?!95|98|NT|2000)”能匹配“Windows3.1”中的“Windows”，但不能匹配“Windows2000”中的“Windows”。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发生后，在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索，而不是从包含预查的字符之后开始
# (?<=pattern)	反向肯定预查，与正向肯定预查类拟，只是方向相反。例如，“(?<=95|98|NT|2000)Windows”能匹配“2000Windows”中的“Windows”，但不能匹配“3.1Windows”中的“Windows”。
# (?<!pattern)	反向否定预查，与正向否定预查类拟，只是方向相反。例如“(?<!95|98|NT|2000)Windows”能匹配“3.1Windows”中的“Windows”，但不能匹配“2000Windows”中的“Windows”。
# x|y	匹配x或y。例如，“z|food”能匹配“z”或“food”。“(z|f)ood”则匹配“zood”或“food”。
# [xyz]	字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如，“[abc]”可以匹配“plain”中的“a”。
# [^xyz]	负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如，“[^abc]”可以匹配“plain”中的“p”。
# [a-z]	字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如，“[a-z]”可以匹配“a”到“z”范围内的任意小写字母字符。
# [^a-z]	负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如，“[^a-z]”可以匹配任何不在“a”到“z”范围内的任意字符。
# \b	匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如，“er\b”可以匹配“never”中的“er”，但不能匹配“verb”中的“er”。
# \B	匹配非单词边界。“er\B”能匹配“verb”中的“er”，但不能匹配“never”中的“er”。
# \cx	匹配由x指明的控制字符。例如，\cM匹配一个Control-M或回车符。x的值必须为A-Z或a-z之一。否则，将c视为一个原义的“c”字符。
# \d	匹配一个数字字符。等价于[0-9]。
# \D	匹配一个非数字字符。等价于[^0-9]。
# \f	匹配一个换页符。等价于\x0c和\cL。
# \n	匹配一个换行符。等价于\x0a和\cJ。
# \r	匹配一个回车符。等价于\x0d和\cM。
# \s	匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ \f\n\r\t\v]。
# \S	匹配任何非空白字符。等价于[^ \f\n\r\t\v]。
# \t	匹配一个制表符。等价于\x09和\cI。
# \v	匹配一个垂直制表符。等价于\x0b和\cK。
# \w	匹配包括下划线的任何单词字符。等价于“[A-Za-z0-9_]”。
# \W	匹配任何非单词字符。等价于“[^A-Za-z0-9_]”。
# \xn	匹配n，其中n为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如，“\x41”匹配“A”。“\x041”则等价于“\x04&1”。正则表达式中可以使用ASCII编码。.
# \num	匹配num，其中num是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如，“(.)\1”匹配两个连续的相同字符。
# \n	标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果\n之前至少n个获取的子表达式，则n为向后引用。否则，如果n为八进制数字（0-7），则n为一个八进制转义值。
# \nm	标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果\nm之前至少有nm个获得子表达式，则nm为向后引用。如果\nm之前至少有n个获取，则n为一个后跟文字m的向后引用。如果前面的条件都不满足，若n和m均为八进制数字（0-7），则\nm将匹配八进制转义值nm。
# \nml	如果n为八进制数字（0-3），且m和l均为八进制数字（0-7），则匹配八进制转义值nml。
# \un	匹配n，其中n是一个用四个十六进制数字表示的Unicode字符。例如，\u00A9匹配版权符号（©）。
# 常用正则表达式
# 用户名	/^[a-z0-9_-]{3,16}$/
# 密码	/^[a-z0-9_-]{6,18}$/
# 十六进制值	/^#?([a-f0-9]{6}|[a-f0-9]{3})$/
# 电子邮箱	/^([a-z0-9_\.-]+)@([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})$/
# /^[a-z\d]+(\.[a-z\d]+)*@([\da-z](-[\da-z])?)+(\.{1,2}[a-z]+)+$/
# URL	/^(https?:\/\/)?([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})([\/\w \.-]*)*\/?$/
# IP 地址	/((2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)\.){3}(2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)/
# /^(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$/
# HTML 标签	/^<([a-z]+)([^<]+)*(?:>(.*)<\/\1>|\s+\/>)$/
# 删除代码\\注释	(?<!http:|\S)//.*$
# Unicode编码中的汉字范围	/^[\u2E80-\u9FFF]+$/
